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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:周偉翰
研究生(外文):ZHOU,WEI-HAN
論文名稱:低成本人臉辨識系統之 研發
論文名稱(外文):Development of a low-cost face recognition system
指導教授:吳聖俊
指導教授(外文):WU,SHEN-CHUN
口試委員:孔健君蘇盛竹吳聖俊
口試委員(外文):KUNG,CHIEN-CHUNGSU,SHEN-JWUWU,SHEN-CHUN
口試日期:2022-07-22
學位類別:碩士
校院名稱:中華科技大學
系所名稱:飛機系統工程研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2022
畢業學年度:110
語文別:中文
論文頁數:47
中文關鍵詞:人臉辨識樹莓派哈爾特徵函數AdaBoost演算法記憶體使用率CPU使用率
外文關鍵詞:Face recognitionRaspberry PiHaar feature functionAdaBoost algorithmMemory usageCPU usage
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近年來,以單晶片技術為基礎的單板電腦,以及擁有更多功能的人臉辨識系
統應用蓬勃發展, 本文主旨是在 嘗試使用 第四 代的 樹莓派 ,結合 以 Viola提出的
定位演算法為主 由 Haar-like函數展開式係數 並結合 AdaBoost弱分類器進行 人
臉辨識系統 的演算 ,並且 以第三代樹莓派來 比較其 硬體之 性能提升,以及學習圖
像資料的耗時 性 ,最後以已商業化之系統做 價格 的 比較 。
測試結果發現,硬體
使用率 的部分, 當 第三代樹莓派 從執行到正在辨識時,
CPU使用率位於 98%~100%之後開始卡頓,並且出現錯誤視窗 ,第四代樹莓派則
是在 70%~ 顯示正常,第三與第四代樹莓派在學習圖像耗時性的部分,將
會以 1920x1080以及 1280x960兩種解析度以各 10組照片做相關的時間比較,測
試結果為,在 1280x960以第一組來看,第三 &四代樹莓派耗時分別為 2.5秒以及
0.5秒,相差了近 5倍速度,在 1920x1080的部分以第一組來看耗時分別為 10秒
以及 1.6秒,相差近 7倍,因此,當設備 需要高解析度環境時, 升級到 使用 第四
代 樹莓派 的人臉辨識系統上在時間上是優於第三代的 。 從實驗 平均 數據來看, 第
四代的處理速度快第三代將近 7倍左右, 因此 第四代對於人臉辨識是很有開發潛
力的 在成本的部分 第 3&4代 樹莓派加上 其他零件 的售價 是 低於 2000元, 硬
體成本 相對於已商業化的商品來說,比如說 考勤 系統、 人臉辨識感應式門鎖,商
用人臉監視系統,是非常有優勢的 。
In recent years, single-board computers based on single-chip technology and face recognition systems with more functions have flourished. The purpose of this paper is to try to use the fourth-generation Raspberry Pi, combined with the positioning algorithm proposed by Viola Mainly, the face recognition system is calculated by the Haar-like function expansion coefficient combined with the AdaBoost weak classifier, and the third-generation Raspberry Pi is used to compare the performance improvement of its hardware and the time-consuming of learning image data performance, and finally compare prices with commercialized systems.
The test results found that in the hardware usage part, when the third-generation Raspberry Pi is running from execution to being identified, the CPU usage starts to freeze after 98%~100%, and an error window appears, the fourth-generation Raspberry Pi It is at 70%~80%, the display is normal, the third and fourth generation Raspberry Pi will take 10 sets of photos with two resolutions of 1920x1080 and 1280x960 in the time-consuming part of learning images. For comparison, the test result is that in the first group at 1280x960, the third and fourth generation Raspberry Pi took 2.5 seconds and 0.5 seconds respectively, a difference of nearly 5 times the speed, and in the 1920x1080 part, the first group looked at The time-consuming is 10 seconds and 1.6 seconds respectively, the difference is nearly 7 times. Therefore, when the device needs a high-resolution environment, it is better to upgrade to the face recognition system using the fourth-generation Raspberry Pi than the third-generation face recognition system. of. From the experimental average data, the processing speed of the fourth generation is nearly 7 times faster than that of the third generation, so the fourth generation has great development potential for face recognition. In terms of cost, the third and fourth generation Raspberry Pi plus The price of other parts is less than 2,000 NT dollar, and the hardware cost is very advantageous compared to commercialized products, such as attendance systems, face recognition induction door locks, and commercial face monitoring systems.
誌謝 I
摘要 II
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
第一節 前言 1
第二節 文獻回顧 7
第三節 研究目的 9
第二章 樹莓派單板電腦概述與平台簡介 10
第一節 樹莓派單板電腦概述 10
第二節 樹莓派單板電腦特點 10
第三節 樹莓派操作系統 12
第四節 PYTHON程式語言簡介 13
第五節 OPENCV簡介 15
第三章 人臉辨識系統的基本理論 16
第一節 HAAR-LIKE函數簡介 16
第二節 HAAR-LIKE的 矩形特徵說明 17
第三節 HAAR-LIKE積分圖 原理 19
第四節 ADABOOST原理介紹 22
第五節 ADABOOST演算法 24
第六節 影像灰階化影像灰階化 26
第四章 實驗設備與方法實驗設備與方法 27
第一節 建立實驗步驟建立實驗步驟 27
第二節 比較分析範圍比較分析範圍 30
第五章 結果與討論結果與討論 31
第一節 建立第三代與第四代樹莓派架構建立第三代與第四代樹莓派架構 31
第二節 第三與四代樹莓派比較硬體使用率第三與四代樹莓派比較硬體使用率 35
第三節 第三與四第三與四代樹莓派學習圖像耗時測試代樹莓派學習圖像耗時測試 39
第四節 成本比較成本比較 42
第六章 結論與建議結論與建議 43
第一節 結論結論 43
第二節 未來展望未來展望 44
參考文獻 45
[1] 市場資訊網 :人臉辨識行業市場潛力巨大應用場景豐富 :
http://3smarket-info.blogspot.com/2018/09/blog-post_709.html
[2] 維基百科 -特徵臉 :https://zh.wikipedia.org/zh-tw/特徵臉
[3] L.Sirovich and M.Kirby,,The Rockefeller University,April 1987
[4] 維基百科 -局部二值模式 :https://zh.wikipedia.org/zh-tw/局部二值模式
[5] Timo Ojala, Matti Pietikäinen & Topi Mäenpää,, ,University of Oulu,2003.
[6] 劉欣慈 ,<基於 Fisherface演算法之人臉辨識系統實現 >,:國立陽明交通大學電控工
程研究所學位元論文 ,2001.
[7] 李彥明 ,<基於影像辨識之 單板電腦設計與實現 >,義守大學電機工程學系碩士學位
論文 ,2015.
[8] Ishita Gupta, Mrs. Varsha Patil, Chaitali Kadam, Shreya Dumbre,,[9] Teddy Surya Gunawan, Muhammad Hamdan Hasan Gani1, Farah Diyana Abdul Rahman, Mira Kartiwi,,[10] 陳品均 ,<人臉辨識系統實現於樹莓派之研發 >,南開科技大學電子工程碩士 ,2018.
[11] P. Viola and M. J. Jones,, in International Journal of Computer Vision,Vol.57,no.2,pp.137-154, 2004.
[12] 維基百科 -維奧拉 -瓊斯目標檢測框架 :https://zh.wikipedia.org/zh-tw/維奧拉 -瓊斯目標
檢測框架
[13] 維基百科 -樹莓派系列板卡介紹 :https://zh.wikipedia.org/wiki/樹莓派 .
[14] Raspberry Pi OS介紹 :https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Raspberry_Pi_OS.
[15] 維基百科 -Python介紹 :https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Python
[16] 維基百科 -OpenCV介紹 :http://zh.wikipedia.org/wiki/OpenCV
[17] 梁振升 ,<以 OpenCV實現及實支人臉偵測與辨識系統 >,銘傳大學電腦與通訊工程學
系碩士學位論文 ,2010.
[18] Shervin Emami,,The University of Queensland,2012
[19] 丁宏偉 (2020),,<基於 OpenCV的即時人臉識別系統的設計與實現 >,吉林大學碩士
學位論文 .
46
[20] Raspberry Pi台灣樹莓派台灣樹莓派:https://www.raspberrypi.com.tw/
[21] 維基百科維基百科-哈爾特徵哈爾特徵:https://zh.wikipedia.org/zh-tw/哈爾特徵哈爾特徵
[22] 王慶偉、應自爐王慶偉、應自爐,<一種基於一種基於Haar-Like T特徵的人臉檢測演算法特徵的人臉檢測演算法>,模式識別與人工模式識別與人工智慧期刊智慧期刊,第第28卷第卷第1期期,2015.
[23] 維基百科維基百科-AdaBoost:https://zh.wikipedia.org/zh-tw/AdaBoost
[24] 陳銘修陳銘修,<基於基於AdaBoost演算法之人臉識別研究演算法之人臉識別研究>,中華科技大學中華科技大學 電子工程研究所碩電子工程研究所碩士班士班 碩士學位論文碩士學位論文.2015.
[25] 楊攸淇楊攸淇,<基於基於Adaboost演算法使用多重感興趣區域以提升偵測距離之多重物件偵演算法使用多重感興趣區域以提升偵測距離之多重物件偵

測>,逢甲大學電機工程學系碩士班碩士論文逢甲大學電機工程學系碩士班碩士論文,2013.
[26] Hali_Botebie,
https://blog.csdn.net/djfjkj52/article/details/115009152?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-0.pc_relevant_aa&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3.
[27] 維基百科維基百科-灰階影像灰階影像:https://zh.m.wikipedia.org/zh-tw/灰度圖像灰度圖像
[28] 樹莓派樹莓派4B監控監控CPU佔用率、記憶體使用率、磁片使用量以及佔用率、記憶體使用率、磁片使用量以及CPU溫度溫度:
https://blog.csdn.net/qq_43684673/article/details/122072548
[29] 教學網站教學網站-Raspberry3使用使用WebCam+OpenCV進行人臉辨識進行人臉辨識:
https://sites.google.com/site/zsgititit/home/raspberry-shu-mei-pai/raspberry3shi-yongwebcam-opencv-jin-xing-ren-lian-bian-shi
[30] Aryuanto Soetedjo, < Implementation of Face Detection and Tracking on A
Low Cost Embedded System Using Fusion Technique>, Dept. of Electrical Engineering
National Institute of Technology, ICCSE Journals.2016
[31] Ishita Gupta、、Varsha Patil、、Chaitali Kadam、、Shreya Dumbre,< Face Detection and Recognition using Raspberry Pi >, Savitribai Phule Pune University, WIECON-ECE Journals.2016
[32] Ayman A. Wazwaz,,Electrical Engineering Department Palestine Polytechnic University PPU,ICCTA Journals.2018
[33] Nafis Mustakim,< Face Recognition System Based on Raspberry Pi Platform>, Shahjalal University of Shahjalal University of Shahjalal University of Science and Technology, ICASERT Journals. 2019
[34] Srihari. K、、Ramesh.R、、Udayakumar.E、、Gaurav Dhiman,< An Innovative Approach for Face Recognition Using Raspberry Pi>,SNS College of Technology,Universal Wiser Publisher Journals.2020
[35] Souhail Guennouni、、Ali Ahaitouf、、Anass Mansouri,< Face Detection: Comparing Haar-like combined with Cascade Classifiers and Edge Orientation Matching>,Sidi Mohammed Ben Abdellah University Faculty of Science and Technology,IEEE
47
Journals.2017
[36] Meng Yu、、Lijun Yun、、Zaiqing Chen、、Feiyan Cheng,< Research on Video Face Detection based on AdaBoost algorithm Training classifier >, Yunnan Normal University College of Information Science,IEEE Journals.2017
[37] Pei Li、、Yeli Li、、Hongjuan Wang、、Mengyang Liu,< Analysis of AdaBoost-based face detection algorithm>, Beijing Institute of Graphic Communication,EEI Journals.2019
[38] Prof. A. M. Jagtap,,Rajarambapu Institute of Technology,ICISS Journals.2019
[39] Vijay Kumar Sharma,,Shri Mata Vaishno Devi University, ICICCS Journals.2019
[40] Hanaa Mohsin Ahmed、、Rana Talib Rasheed,
,Baghdad College of Economic Sciences University, IT-ELA Journals.2020
[41] Jana Alghamdi,< A Survey On Face Recognition Algorithms>,Imam Abdulrahman Bin Faisal University,IEEE Journals.2020
[42] 魏先鴻魏先鴻,<以單晶片實現之人臉偵測演算法以單晶片實現之人臉偵測演算法>,中華大學中華大學, 資訊工程學系碩士班資訊工程學系碩士班-民國民國九十九年九十九年
[43] 前瞻產業研究院前瞻產業研究院-全球生物辨識行業市場報告全球生物辨識行業市場報告:
http://3smarket-info.blogspot.com/2018/09/blog-post_709.html
[44] 台灣樹莓派台灣樹莓派: https://www.piepie.com.tw/
[45] SHCO-資料資料: http://www.shco.com.tw/
[46] UOI technology-資料資料: https://www.uoi.com.tw/ [47] Kokolo-資料資料: https://www.kokolo.com.tw/
[48] Advantech IoTmart-資料資料: https://iotmart.advantech.com.tw/
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